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}</graph>
'''<br />2. Faites le tableau et le graphique pour la corrélation de voisins entre degré et degré.'''
 
Note: ici on fait la moyenne sur les voisins, et donc la multiplicité des liens ne compte pas, mas on aurait pu définir cette corrélation comme la moyenne sur les cibles de chaque lien, et dans ce cas les voisins à multiples liens compteraient plusieurs fois. C'est une question sémantique : ce qui nous intéresse est l'existence du voisin ou l'intensité de la liaison ? Seule l'application pourra fixer cela.
{| class="wikitable"
|+Corrélation de voisins : degré et degré
|3
|<math>\frac{
(\frac{3+7}{2} + \frac{3+7+4}{3} + \frac{6+7}{2})
}{
3
}
= 5,39
{3}</math>
</math>
|-
|4
|<math>\frac{
|
(\frac{7+3}{2})
}{
1
}
= 5,00</math>
|-
|6
|<math>\frac{
|
(\frac{3+7+3}{3})
}{
1
}
= 4,33</math>
|-
|7
|<math>\frac{
(\frac{3+6+4}{3})
}{
1
}
= 4,33</math>
|}
<graph>{
Note: ici on fait la moyenne sur les voisins, et donc la multiplicité des liens ne compte pas, mas on aurait pu définir cette corrélation comme la moyenne sur les cibles de chaque lien, et dans ce cas les voisins à multiples liens compteraient plusieurs fois. C'est une question sémantique : ce qui nous intéresse est l'existence du voisin ou l'intensité de la liaison ? Seule l'application pourra fixer cela.
"version": 2,
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"data": [
{
"name": "table",
"values": [
{
"x": 3,
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},
{
"x": 4,
"y": 5
},
{
"x": 6,
"y": 4.33
},
{
"x": 7,
"y": 4.33
}
]
}
],
"scales": [
{
"name": "x",
"type": "linear",
"range": "width",
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}
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{
"name": "y",
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"domain": {
"data": "table",
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}
}
],
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{
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},
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],
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{
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